ProfesIA

Material del taller de IA para el profesorado de la ETSI de Caminos, Canales y Puertos (Universidad de Cantabria), preparado por: Javier Tausía, Fernando Méndez, Andrés Rodríguez, Javier González Villa, Cristina Manchado, Beatriz Pérez-Díaz, Pablo Alonso.

Qué hay aquí

Carpeta	Contenido
slides-fer/	Presentación principal del proyecto ProfesIA (objetivos, bloques, niveles y proyectos). PDF.
slides/	Presentación del taller práctico «La IA en tu ordenador: de ChatGPT a VS Code». Abre slides/index.html en el navegador.
ejemplos/	Todo lo práctico: abre esta carpeta en VS Code. Notebooks en la raíz, scripts en scripts/ y datos en data/.
libros/	Bibliografía de apoyo.
requirements.txt	Librerías de Python del curso, para conda o pip.

Primer día: de dónde partimos

Lo que hicimos juntos, paso a paso:

1. Crear una cuenta de GitHub con el correo de unican (el repositorio mundial de código abierto).

2. Descargar Miniforge (software para gestionar entornos de programación de forma limpia, muy usado para Python).

3. Crear un entorno aislado con Python, usando Miniforge:

   conda create -n profesia python=3.12

4. Descargar Visual Studio Code (VS Code: el editor de textos del siglo XXI, que integra todo lo necesario para programar, Copilot incluido).

5. Abrir una carpeta del ordenador con VS Code (Archivo → Abrir carpeta…), la forma óptima de trabajar.

6. Instalar la extensión de Python para VS Code (para leer bien los archivos).

7. Seleccionar el entorno de Python para trabajar en esa carpeta (Ctrl+Shift+P → Python: Select Interpreter → profesia), para poder ejecutar los archivos.

Si te falta alguno, repásalo en las diapositivas 8 y 9 de slides/.

Cómo seguimos

La presentación slides/ arranca justo donde lo dejamos (la diapositiva 2 resume el primer día) y sigue así:

1. Quién es quién: las cuatro empresas que mueven la IA (OpenAI, Anthropic, Google DeepMind, Microsoft) y quién las dirige.
2. El mapa: empresa → modelo → chat → extensión de VS Code.
3. La herramienta: qué es VS Code, sus extensiones y los archivos de texto frente a los binarios.
4. Manos a la obra: añadir librerías al entorno, ejecutar viga.py y viga.ipynb, y depurar viga_con_error.py.
5. Todo junto: pedirle cosas a la IA dentro de VS Code.
6. Para casa: lista de comprobación y enlaces.

Para los ejemplos, añade al entorno las librerías de requirements.txt. Desde la carpeta ProfesIA, con una de estas dos opciones:

conda install -n profesia -c conda-forge --file requirements.txt -y

conda activate profesia
pip install -r requirements.txt

Los ejemplos

ejemplos/
├── viga.ipynb               la viga como notebook, celda a celda
├── ANN(2,3,1).ipynb         red neuronal 2-3-1 interactiva
├── TrainingANN.ipynb        entrenamiento de una red neuronal, paso a paso
├── CadenaMarkov.ipynb       simulación de una cadena de Markov
├── funcion3D.ipynb          función de dos variables en 3D e integral
├── ODE.ipynb                ecuación diferencial resuelta con SymPy
├── lluvias.ipynb            análisis de una serie de precipitaciones
├── scripts/
│   ├── viga.py              flecha de una viga en voladizo (IPE 200, 3 m, 10 kN):
│   │                        debe dar «Flecha máxima: 22.1 mm»
│   └── viga_con_error.py    la misma viga con un error escondido, para el depurador
└── data/
    └── 1083e_R.xls          serie de precipitaciones que lee lluvias.ipynb